UI 폰트 수정 재시도
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app.py
CHANGED
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@@ -1,10 +1,14 @@
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import gradio as gr
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| 2 |
from news_analyzer import run_once, title_attention_index
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import math
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-
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def convert_sim_to_text(score: float, threshold: float = 0.5) -> str:
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-
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| 8 |
if score is None or (isinstance(score, float) and math.isnan(score)):
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| 9 |
return "판단 불가" # nan 값 처리
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| 10 |
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@@ -21,10 +25,11 @@ def predict(title, body):
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| 21 |
final_score = r["최종 기사 점수"]
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grade = title_attention_index(final_score)
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| 24 |
summary_sim_text = convert_sim_to_text(r["요약유사도"], threshold=0.45)
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| 25 |
body_sim_text = convert_sim_to_text(r["본문 일치도(Top5 평균)"], threshold=0.5)
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-
#
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return (
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grade, # [0] -> output_grade
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summary_sim_text, # [1] -> output_summary_sim
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@@ -99,4 +104,4 @@ with gr.Blocks(css=CUSTOM_CSS, title="제목 주의 지수") as demo:
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| 99 |
clear_btn.click(lambda: [None, None] + [None] * len(outputs), outputs=inputs + outputs)
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| 100 |
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| 101 |
if __name__ == "__main__":
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| 102 |
-
demo.launch()
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| 1 |
+
# app.py
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| 2 |
import gradio as gr
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| 3 |
from news_analyzer import run_once, title_attention_index
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| 4 |
import math
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| 5 |
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| 6 |
+
# [NEW] ✨ 점수를 텍스트로 변환하는 헬퍼 함수
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| 7 |
def convert_sim_to_text(score: float, threshold: float = 0.5) -> str:
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+
"""
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| 9 |
+
유사도 점수를 기준으로 텍스트 등급을 반환합니다.
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| 10 |
+
threshold (기본값 0.5) 이상이면 '유사', 미만이면 '유사하지 않음'으로 판단합니다.
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| 11 |
+
"""
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| 12 |
if score is None or (isinstance(score, float) and math.isnan(score)):
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| 13 |
return "판단 불가" # nan 값 처리
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| 14 |
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| 25 |
final_score = r["최종 기사 점수"]
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| 26 |
grade = title_attention_index(final_score)
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| 27 |
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| 28 |
+
# [NEW] 텍스트 변환 로직을 predict 함수에 직접 추가
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| 29 |
summary_sim_text = convert_sim_to_text(r["요약유사도"], threshold=0.45)
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| 30 |
body_sim_text = convert_sim_to_text(r["본문 일치도(Top5 평균)"], threshold=0.5)
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+
# [수정] return 순서를 outputs 순서와 정확히 일치시킵니다.
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return (
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grade, # [0] -> output_grade
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| 35 |
summary_sim_text, # [1] -> output_summary_sim
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| 104 |
clear_btn.click(lambda: [None, None] + [None] * len(outputs), outputs=inputs + outputs)
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if __name__ == "__main__":
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| 107 |
+
demo.launch()
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